lateral op• Data kinds: any → any
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.bicycle_model_step(state, steer, speed, params: 'dict', dt: 'float') -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivelateral; drivelateral.bicycle_model_step(state, steer, speed, params: 'dict', dt: 'float') -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("bicycle_model_step"))
linear 2-wheel equivalent (bicycle) model का 1 step (classic 4th-order Runge–Kutta; step के दौरान δ और u स्थिर)।
state: (..., 5) = (x, y, ψ, v_y, r) (गुरुत्व केंद्र की स्थिति [m], दिशा [rad], वाहन निर्देशांक में पार्श्व वेग [m/s], yaw rate [rad/s])। steer: आगे के पहिये का स्टीयरिंग कोण δ [rad] (state के अग्र आकार पर broadcast)। speed: आगे की ओर गति u [m/s] (> 0, broadcast)। params में inertia (I_z [kg m²]) भी आवश्यक है। रिटर्न मान: अगली अवस्था (समान आकार)।
पार्श्व बल रैखिक है (संतृप्त नहीं होता)। u → 0 पर सूत्र विचित्र (singular) हो जाता है, इसलिए u ≥ 0.5 m/s आवश्यक है (कम गति को शुद्धगतिकी से संभाला जाता है)।
Raises ValueError: आकार की त्रुटि, गैर-परिमित, u < 0.5, dt ≤ 0, I_z अनुपस्थित।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py
any को input के रूप में लेते हैं)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
lateral)friction_circle_usage · curve_speed_limit · design_min_radius · understeer_gradient · steady_cornering · ackermann_steer_angles · offtracking_circle · rear_axle_path
*Provenance: drivelateral.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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